硅谷天天画饼的「AI 抢了工作就发全民基本收入（UBI）」的技术乌托邦，被经济学界直接掀桌子了。 诺奖得主阿西莫格鲁最新论文《Automation and Repression》，用极其冷酷的数学模型算出了未来社会的终局： 当 AI 深度取代劳动力后，资本家绝不会养你，只会动用国家机器镇压你。 两套手段摆在台面上，算盘打得清清楚楚： 花钱养你（UBI / 全民发钱）：机器抢掉全部工作后，全社会贫富悬殊拉大。要靠无条件发低保平息底层不满，所需税率会呈指数级飙升，直接逼近 100%，彻底吃光资本利润。 花钱压你（Repression / 维稳镇压）：利用算法监控、无人警务和数字审查，弹压 10 万人跟弹压 1000 万人的边际成本几乎没区别，边际成本接近于零。 当「发钱买和平」的成本突破临界点，在纯粹的资本博弈里： 花钱建一套高科技天网压制你，比花钱养你划算一万倍。 技术的尽头从来不是北欧式高福利，而是高科技赛博威权。

一些Astra的小提示： 1. 重置卡，如果不着急可以先留着，等有了Astra在用 2. Astra的输入是10 美元每 100 万 token，是GPT-5.6 Sol现价的2.5倍，所以理论上用量只有现在的40% 3. 用Astra建议使用272000的原始上下文，不要挑战，输入超过约 27.2 万 token 的请求，整单按输入/缓存 2 倍、输出 1.5 倍计价 4. 本次名牌了Chat中的GPT-6 Pro的调用次数，Pro $200是每周200条，Sol Pro 另有每天 170 条，两个模型合计每天最多 200 条，Pro $100是每周 50 条（不分模型，你用Sol也是50用Astra也是50） 5. Plus在Chat里无法使用Astra，可以在codex中使用

Google 刚给学生送一年免费 Gemini，但分了两档： 美国大学生直接拿 AI Pro（原价 $20/月那档） 其他 140+ 国家学生只能拿 AI Plus（原价 $5/月那档） 同一波学生福利，美国多给一档。 开学季福利，待遇明显不一样。 大家记得定期关闭订阅，我就因为超过时间被google收割了

OpenAI 承诺：继续给企业客户提供「零数据保留」（Zero Data Retention）服务。 你用他们最强的模型（frontier models）时，你的提问和回答，OpenAI 不会长期保存。 处理完就删，员工也看不到内容。 AI 现在越来越强了，能做很长、很自主的任务（比如连续工作几小时、自己做决定）。 以前安全检查只看「这一次对话」，很容易漏掉问题。 现在需要看「一整串相关对话」，才能发现真正的风险（比如有人想做坏事、或者 AI 自己跑偏了）。 他们推出了「私密安全处理」（Private Safety Processing）预览版。 简单说就是： • 用全自动系统去检查你的对话有没有风险 • 检查过程中，OpenAI 的人永远看不到你的真实内容 • 只在发现风险时，给 OpenAI 一个「警报信号」（比如「可能有危险行为」），但不给具体文字 • 你自己可以去查这个警报，决定要不要把内容分享给他们 • 隐私还在：内容依然不给 OpenAI 员工看，也不用来训练模型 • 安全提升了：能更好地防止滥用，尤其是企业用 AI 做重要工作时 • 控制权在你手里：出问题了你可以自己调查

OpenRouter 正式并入 Stripe。 10T+ tokens/天、400+ 模型的多模型网关，被支付基础设施巨头收了。官方说名字、产品、路线图、中立性都不变。 做 agent 的人每天都在靠路由层省钱、切模型。支付和反欺诈能力上去是好事，但中立性一旦松动，路由就不再是“纯粹的最优解”了。 希望他们说到做到。

Cursor涨价了！！Cursor提高了 Auto模式的计费，之前是按照固定单价计费，现在变成了按照实际路由的模型单价计费。相当于没有Auto模型了，原来Auto便宜的不要太离谱，现在鬼使神差给你路由到grok4.5，你还得付更贵的钱。 作为补偿，他们提高了Cursor Models的用量，这个提高已经生效了。 Cursor还强调Auto模式的工作方式不会变，依旧是单位美元智能最高的选项 这是一次「Auto 从固定便宜价 → 按真实模型价」的调整，同时用提高额度来试图平衡。 社区目前的反应很直接： 不怎么用 Auto 的人觉得“反正额度提高了，还行”。 重度用 Auto 的人基本都在说“变相涨价”。 有人已经开始算账，准备 8 月 24 号前后对比实际消耗。

Meta FAIR研究主管田渊栋，代表一家估值46.5亿、主打「AI自我进化」的顶尖初创，在公开招做沙箱隔离和大模型推理的工程师。 这两个方向直接服务于他们「让AI自己做研究、自己改进自己」的核心目标 sandbox + LLM inference 这两个方向叠在一起，才是真正能撑起长跑 agent 的底座。 一边把执行环境关进笼子，一边把推理吞吐和延迟压到极致——Recursive 在招的，其实是下一代 agent infra 的核心工种。

我把 Claude Code 2.1.234 的包拆开了 昨天我想弄清楚一件小事。两个 Claude Code 窗口互相传话，底下走的是什么。 结果有两种传递方式： 本机session之间传消息用的是 Unix Domain Socket（UDS） 跨机器走云端 可以把它想成每个Claude Code窗口在本机开一个只属于当前系统用户的收件箱。另一个窗口往这个 socket 里丢一行纯文本。/status 里那行 Peer address 前面的 uds:，就是这个东西。

把 DeepSeek Harness 的源码翻了一遍，发现一个挺有意思的变化： 它根本没把 Prompt 当成一段 System Prompt。 而是把 Prompt 做成了一个 Runtime。 大概是： Identity + Persona + Tool Guidance + Runtime Context + Tool Schema + Variables + Middleware 最后动态 Assembly 成模型看到的东西。 这意味着一个能力不再只是： Tool + Code 而是： Tool + Schema + Prompt Guidance 谁负责这个能力，谁就负责告诉模型“应该怎么用”。 比如 shell 自己拥有 shell 的 Prompt，filesystem 自己拥有 filesystem 的 Prompt，web 自己拥有 web 的 Prompt。 这其实很像软件工程里的模块化： Capability = Implementation + Interface + Model-facing Instructions 更有意思的是，它还把 Prompt 分成了不同 Scope。 Global Prompt ↓ Agent Scope ↓ Agent-specific Override 所以不同 Agent 可以继承、覆盖或者增加自己的 Prompt。 这就不是传统的： “给所有 Agent 塞一个巨大的 System Prompt” 而更像： Prompt Dependency Injection。 还有一个我觉得特别重要的设计： DeepSeek 把 Runtime Context 和 Prompt 分开了。 比如 cwd、git 状态、当前任务这些动态信息，不需要每次都修改稳定的 System Prompt，而是作为动态 Context 注入。 于是： Instruction = 我应该怎么工作 Context = 我现在处于什么状态 Tools = 我现在能做什么 三者被明确拆开。 甚至 Prompt 里的变量也不是简单的 string.format。 未知变量、malformed variable、重复 section 等情况，会倾向于直接 fail。 换句话说： DeepSeek 把 Prompt 当成了“程序”，而不是文案。 还有一个很容易被忽略的东西： Tool Schema 本身就是 Prompt Engineering。 Tool 的名字、description、参数描述、tool ordering、tool availability，都在影响模型行为。 所以模型最终看到的其实不是： System Prompt + Tools 而是： Instructions + Context + Capabilities 统一组装。 我觉得这才是 DeepSeek Harness 最值得研究的地方。 它真正想解决的可能是 “怎么构建一个可以持续演进的 Prompt Runtime？” 如果这个方向继续发展下去，未来的 Agent Prompt 可能不会再是一份几千行的 system prompt。 而会更像一个软件工程项目： /identity /persona /tools /context /agents /middleware /variables 每个能力自己携带自己的 Prompt。 Prompt 从“文案”变成“基础设施”。 这可能才是 Harness Engineering 真正有意思的地方。

做一个下dsh和pi的对比 Pi 的目标是“最小核心 + 用户自己拼”，DSH 的目标是“几乎所有能力都插件化，官方先给你几套完整组合”。 DSH 的骨架是Cordis。 Cordis 不是普通插件加载器，它强调两件事： 1. 可逆副作用（temporal composability）：插件卸载时，注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。 2. 依赖声明与空间组合（spatial composability）：插件通过 `inject` 声明需要什么服务，运行时按依赖挂载。 所以在 DSH 里： - 模型适配器是插件 - 工具注册表是插件 - session log 是插件 - agent loop 本身也是插件 - 甚至 UI 也是插件 没有“神圣不可动的核心”。你想换 loop、换工具策略、换上下文压缩，挂一个新插件 + 改配置就行。 启动时是 Profile + Bundle叠出来的： 空根 → dsh-base（模型、工具、沙箱、凭证…） → dsh-web-app 或 dsh-headless → 用户自己的 cordis.patch.yml → 命令行 --patch `dsh --profile web --dump-config` 能直接把当前实际挂载的树打出来。 Session 设计是硬核部分 Session 是 append-only 的事件流 模型最终看到的上下文，必须能从这条 log 完整重建出来。官方写得很死： > Model-visible means logged. 任何会进模型请求的内容，都要先变成 session event。 所以 fork、resume、回放、UI 渲染、telemetry，全部从同一条流投影。这点比大多数 coding agent 做得更彻底。 Turn / Step 有claudecode的影子，流程如下： turn/start → claim input → agent/pre-step（可拦截、可改写） → step/start → llm/stream → tool/call → tools/pre-execute → execute → post-execute → step/end → 继续 or turn/end `agent/pre-step`、`tools/*` 这些是 waterfall，监听者必须显式 `next()` 才能往下传。扩展点设计得很规整。 Pi 的实际交集 DSH 仓库里有一个包： `@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai` 它就是把 pi-ai当成 LLM 适配器的后端。 多 provider、协议兼容、reasoning effort 映射、catalog 覆盖，都走 pi-ai 的能力，再包一层 Cordis 插件契约。 所以： - LLM 调用层：吃了 Pi 的基础设施 - Agent 编排、工具、session、UI、沙箱：完全自己的 Cordis 体系 “LLM 适配层直接用了 pi-ai，上层重做了一套更重的可组合 Runtime”。 模式上的对应 DSH 的 Minimal 模式才最接近 Pi 的默认体验：只留 shell + 文件编辑器，专门给 benchmark 用。 官方之前在 V4 的 agent 评测里就用过这个模式。 Standard 模式和 Code（PTC）模式则是完整工具集 + 程序化工具编排，已经远超 Pi 默认的 4 工具。 如果你喜欢 Pi 那种“核心极瘦、自己动手加东西”的感觉，DSH 会显得重，配置和概念也更多。 如果你要的是可替换的 agent loop、完整事件回放、多模式预设、以及官方已经搭好的 Web 界面，DSH 的插件树和 seam 设计更系统。 一句话： Pi 是极简可扩展的 coding harness；DSH 是基于 Cordis 的完整 Agent Runtime，LLM 层复用了 pi-ai，但整体不是同一套代码。

强烈建议大家都听听这个访谈！！训练模型越来越像调用服务以后，研究员每天到底在研究什么？ 答案可能是：做数据。 蒸馏，是找老师；合成数据，是自己出题；RSI，则想把出题、训练、考试和复盘全交给模型。 但目前的 Agent 有个很像人的毛病：偶尔能想到好点子，却不知道什么时候该停。甚至已经找到最佳版本了，还会继续折腾到退化。 它已经会发现惊喜，只是还管不好惊喜。 我把这期 42章经访谈和 RSIBench-Data 的实验结果整理成了一篇：

官方放出 ChatGPT Business Plan 专属优惠码，首月立减 $50，相当于 2 个席位首月直接 $0 开通！注意使用美区IP 🔥 额外福利：如果你已有 Workspace，绑定后还可以直接白拿 1250 个 Codex 积分。

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【小模型再次震撼！3B参数VibeThinker-3B数学推理直逼前沿】 Weibo AI刚放出的VibeThinker-3B（基于Qwen2.5-Coder），在AIME26拿到94.3（+CLR后97.1），LiveCodeBench v6 80.2，LeetCode近赛96.1%通过率……这成绩直接干翻一堆远大于它的模型。 核心是Spectrum-to-Signal后训练策略：多样性蒸馏 + RL优化，专注verifiable reasoning，没走通用知识堆参数的老路。 这类高效小模型太香了——本地跑得动、成本低、推理强，特别适合数学/算法密集的子任务。 HuggingFace: 小模型时代真的来了，参数不是万能的，post-training才是王道。你们觉得这个3B能直接上生产吗？